تحليل قائمة الدخل لإحدى أكبر شركات قطاع التفريخ في مصر

تحليل شامل لقائمة الدخل في قطاع التفريخ باستخدام Power BI

بصفتي أعمل في مجال البيانات في إحدى أكبر الشركات العاملة بقطاع التفريخ في مصر، قمت مؤخرًا بتنفيذ مشروع تحليلي متكامل لقائمة الدخل (Income Statement).

بدأ المشروع بعملية ETL تم من خلالها سحب وتنظيف البيانات من ملفات Excel وربطها مباشرة بـ Power BI لتحويلها إلى لوحات تفاعلية غنية بالمؤشرات والتحليلات.

تم تقسيم المشروع إلى عدة صفحات رئيسية:

1️⃣ Overview

عرضت فيها أهم KPIs مثل:

Revenue

Growth Rate (شهريًا)

Total Cost & Cost Growth Rate

Gross Profit (لقياس جدوى النشاط)

Net Profit

Contribution Margin (العائد بعد تغطية التكاليف المتغيرة)

كما أضفت مخططًا زمنيًا يوضح العلاقة بين الإيرادات والتكاليف والأرباح عبر الشهور، مع تحليل أسباب التراجع في بعض الفترات، سواء بسبب ارتفاع التكلفة أو انخفاض أسعار البيع.

2️⃣ Revenue Analysis

يشمل مؤشرات رئيسية مثل:

Revenue, Net Sales, Discount Value, %Discount

SLR (مقدار الخسارة الناتجة عن إعادة بيع الكتاكيت المرتجعة بسعر أقل)

مع تحليل مفصل للمرتجعات عبر الشهور والمصادر، ومقارنة Net Sales & Growth Rate، وتحليل الكميات والأسعار حسب عناصر المبيعات.

️ 3️⃣ Total Cost

يضم مؤشرات مثل:

Total Cost

%Direct Cost (Raw Material)

%Variable Operating Cost

Cost to Revenue Ratio

Average Egg Price

مع عرض مرئي لتغير التكاليف عبر الشهور وتحليل أسباب ارتفاعها، إلى جانب مقارنة الأسعار للبيض عبر الشهور لكل مصدر ومؤشرات تكلفة التفريخ لكل بيضةخلال المعامل.

4️⃣ Cost per Chick

يتضمن:

Avg Cost per Chick

Avg Revenue per Chick

Avg Profit per Chick

Avg Egg Cost per Chick

%Egg Cost per Chick

مع تحليل بنود التكلفةلكل Chick , تتبع cost chick خلال الشهور مع توضيح أسباب الارتفاع في بعض الشهور.

️ 5️⃣ Break-even Analysis

يُظهر العلاقة بين سعر الكتكوت الفعلي وسعر نقطة التعادل — السعر الذي عنده لا تحقق الشركة ربحًا أو خسارة — عبر شهور السنة.

6️⃣ What-If Analysis: Turning Data into Better Decisions

كما يوضّح نموذج What-If Analysis أدناه، قمتُ بتحليل تأثير اختلاف مصادر الشراء على التكلفة والأرباح باستخدام مؤشرات مثل

%Cost Saving (بيوضح مقدار التوفير في التكلفة الكلية)

%Profit Improvement(بيوضح نسبة التحسن في الارباح)

%CCR (بيوضح مقدار تقليل التكلفة )

الهدف كان تحديد السيناريوهات الأكثر كفاءة لتقليل التكاليف وتعظيم الربحية — خطوة صغيرة نحو قرارات أكثر ذكاءً مبنية على البيانات.

7️⃣ Production Analysis

يُظهر:

Total Egg Quantity, Total Sold Quantity, Waste Quantity, %Waste, %Hatchability

مع رسوم توضيحية للكميات المباعة حسب الفئة، وتحليل نسب الهدر والإنتاجية عبر المصادر المختلفة وأيضا خلال الشهور.

هذا المشروع يبرز كيف يمكن لتحليل البيانات أن يربط بين الجوانب المالية والفنية والإنتاجية في قطاع حيوي مثل التفريخ، ويحول الأرقام إلى قرارات قابلة للتنفيذ.

“Data tells a story — and it’s our job as analysts to make it speak.”